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大数据专业需要学习哪些语言?

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标签: 大数据专业 大数据专业语言
老师回答

1、Java

大数据的本质无非就是海量数据的计算、查询与存储,后台开发很容易接触到大数据量存取的应用场景,所以 Java 语言有着天然优势,现在大数据的组件很多都是用 Java 开发的,比如 HDFS、Yarn、HBase、MapReduce、ZooKeeper等等。

2、Python

Python 的优势在于资源丰富,拥有坚实的数值算法、图标和数据处理基础设施,建立了非常良好的生态环境。并不是所有的企业都能自己生产大量数据用于决策辅助,更多的互联网企业都是靠爬虫来抓取互联网数据进行分析,而 Python 在网络爬虫领域有着强势地位。Python 的战略定位就是做一种简单、易用但专业、严谨的通用言语组合。Python 语法简捷而清晰,对底层做了很好的封装,是一种很容易上手的高级语言。更重要的是, Python 的包装能力、可组合性、可嵌入性都很好,可以把各种复杂性包装在 Python 模块里,暴露出漂亮的接口。

3、Scala

Scala 在 JVM 上运行,基本上成功地结合了函数范式和面向对象范式。目前,它在金融界和需要处理海量数据的公司企业中取得了巨大进展。Scala 通常采用一种大规模分布式方式来处理数据,它还驱动着像 Spark 和 Kafka 这样的大数据处理平台,也被 Twitter 和 LinkedIn 这样的大型企业所使用。

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